在深度学习中，过拟合是一个常见的挑战，特别是当我们使用复杂模型并且训练数据相对较少时。为了避免模型在训练集上记忆过多细节、从而在新数据上表现差，...

在训练机器学习模型时，正则化是一种常用的技术，用于缓解过拟合现象。当无法通过增加训练数据来改善模型表现时，正则化方法可以提供有效的替代方案。权重...

机器学习的核心目标是发现数据中的模式，但关键在于这些模式是否具有普遍性，能否“举一反三”。比如，我们希望从患者的基因数据中找到与痴呆状态相关的规...

在深度学习的世界中，多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是一种最经典的神经网络结构。它通过叠加隐藏层和激活函数，为...

在上一篇文章中，我们了解了多层感知机（MLP）的基本概念和结构。本文将带你通过一个从零开始的实现过程，帮助你更好地理解多层感知机的工作原理。在实...

1. Softmax回归简介 在机器学习中，分类问题常常要求我们将输入数据分配到不同的类别。例如，假设我们有一组图像数据，每个图像可能是一个数字...

1. softmax回归的基本概念与实现 在深入代码实现之前，我们先了解softmax回归的基本概念。softmax回归是一种用于分类问题的模型...